基于灰色模型的控制策略在电厂热工控制系统中的应用

摘要

大型热力设备的自动控制系统已逐步采用先进的集散控制系统，这为先进控制理论的应用提供了良好的实现条件。研究适合于电厂热工过程的先进控制方法，提出火电机组自控系统的优化和完善方案，以提高这些控制系统的控制品质，是热工过程控制中的一个研究重点。 灰色系统理论作为一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法，目前已被广泛应用于工业控制领域。不同于常规的建模方法，它不是将随机过程产生的数据序列按统计规律或先验规律来处理，而是将其视作在一定幅值范围、一定时区内变化的灰色量。通过对受到噪声污染较凌乱的过程原始数列进行整理(也可称为生成)来寻找数的规律。 针对热工优化控制领域的研究现状，本文基于灰色模型理论，分别从不同的角度，并采用智能控制算法与灰色模型结合的方法解决热力系统的优化控制问题，主要内容如下： 以再热器模型为对象，以灰色系统理论为基础，构造灰色PID控制算法，通过对反馈回路中输出的灰色预测，实现误差的超前调节；将灰色模型理论与模糊控制理论相结合，通过合理的调整模糊规则，对过热器汽温控制进行了进一步的优化，并分析了预测步长对控制效果的影响：研究了工况大范围变化时非线性模型的控制问题，在原有灰色PID控制算法基础上，采用模糊自适应整定PID参数，考虑不同负荷时理论多容模型阶次的变化，通过改变灰色预测模型的预测步长，达到更优的控制效果。 对系统不确定部分建立灰色模型，利用它来使控制系统中的灰色量得到一定程度的补偿，即进行灰色预估补偿，以提高控制质量及其鲁棒性；对灰色控制系统的状态反馈问题进行了分析，利用已知信息，使闭环系统对开环灰矩阵的平均白化阵有希望的极点，当不确定性最差时，系统具有稳定性；研究了一种仿射GM(1，1)模型，并在实际模型建立时，解决仿真过程中出现的一些的灰色模型病态性问题。 利用广义Hermite-Biehler定理，研究了高阶对象的PID控制器参数的求解。在对象的PID控制器参数稳定域内，通过粒子群算法，在一定的性能指标下求得PID控制器的最优参数：通过仿真对比，验证了参数的正确性。

目录

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声明

第一章绪论

1.1选题背景及意义

1.2灰色控制理论的发展及研究现状

1.2.1灰色预测控制理论的发展

1.2.2灰色预测控制方法

1.3 PID控制的新发展

1.4本文研究工作

第二章基于灰色模型的PID控制算法研究

2.1灰色模型理论

2.2灰色模型预测原理

2.2.1灰色生成序列

2.2.2灰色模型

2.2.3 GM(1，1)模型的探讨

2.3灰色预测控制器

2.4仿真研究

2.4.1锅炉再热器温度控制系统的仿真研究

2.4.2锅炉过热汽温控制系统的仿真研究

2.4.3灰色预测模型的预测步长

2.5结论

第三章非线性模型的灰色预测控制

3.1热工对象模型

3.2系统模型的建立及控制器整定

3.3灰色步长模糊预测

3.4控制系统设计

3.4.1多模型策略基本原理

3.4.2模糊控制设计

3.4.3模糊逻辑控制系统设计

3.4.4异类控制系统设计

3.4非线性控制系统仿真结果

3.5.1典型工况下的仿真实验

3.5.2非典型工况下仿真实验

3.5.3负荷变化时仿真实验

3.6结论

第四章灰色预估补偿控制算法及灰色系统状态反馈

4.1灰色预估补偿算法

4.2灰色估计的理论基础

4.2.1不确定部分的估计

4.2.2灰色估计器算法及建立步骤

4.2.3灰色预估补偿控制

4.2.4仿真实例研究

4.3灰色线性控制系统状态反馈问题

4.3.1系统描述

4.4灰色系统状态反馈分析

4.4.1问题提法

4.4.2问题的求解

4.5结论

第五章灰色控制模型的病态问题

5.1灰色模型的病态

5.2病态问题的分析

5.2.1条件数法

5.2.2 GM(1，1)模型的数据处理

5.2.3仿射变换后的GM(1，1)模型

5.2.4仿射GM(1，1)模型的性质

5.2.5仿射GM(1，1)模型的精度

5.3结论

第六章基于粒子群算法的PID控制器参数稳定域寻优

6.1 PID控制器的研究

6.2问题描述及准备知识

6.2.1稳定性定义

6.2.2 Hermite_Biehler定理及其推广

6.2.3 PID参数稳定域的计算

6.3参数优化

6.3.1粒子群优化算法(PSO)

6.3.2性能指标

6.4控制器鲁棒性分析

6.5仿真实例

6.5.1过热汽温控制系统仿真

6.5.2非最小相位系统仿真

6.6结论

第七章总结与展望

7.1全文总结

7.2研究展望

参考文献